package com.mapreduce.demo.wordcount;


import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

import java.io.IOException;


/**
 * 1. 把map和reduce串起来
 * 2. 指定输入和输出路径
 * 3. 设置数据类型
 */
public class WordCountDrive {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
        // 构建MapReduce Job所需要的配置文件
        Configuration conf = new Configuration();
        // 1.创建一个MapReduce Job，并设置Job的名称为wordcount
        Job  job = Job.getInstance(conf,"wordcount");

        // 添加mapreduce要运行的主函数所在的类，就是WordCountDriver这个类
        job.setJarByClass(WordCountDrive.class);
        // 2.设置MapReduce的输入参数
        // 2.1 设置输入的文件
//        Path inputPath = new Path("/wc10/input/wordcount.txt");
        Path inputPath = new Path("hdfs://192.168.56.101:9000/word.txt");
//         Path inputPath = new Path("C:\\wc\\input\\wordcount.txt");
        FileInputFormat.setInputPaths(job, inputPath);
        // 2.2 指定解析数据源的Format类，即将输入的数据解析<k1,v1>的形式，然后再将由map函数处理
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        /* 2.3 指定使用哪个mapper来进行计算 */
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        // 2.4 指定map函数输出数据的key的数据类型（也就是k2的数据类型），注意，需要与我们在mapper定义的一致
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        // 2.5 指定map函数输出数据的value的数据类型（也就是v2的数据类型），注意，需要与我们在mapper定义的一致
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 3.设置MapReduce的输出参数
        // 3.1 设置输出的目录
//        Path outputPath = new Path("/wc10/output");
//        System.out.println(System.currentTimeMillis());
        Path outputPath = new Path( "hdfs://192.168.56.101:9000/output"+System.currentTimeMillis());
        //         Path outputPath = new Path("C:\\wc\\output");
        // 如果outputPath目录存在，就抛出目录存在异常，这里先把这个目录删除，保证它不存在
        outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath,true);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,outputPath);
        // 3.2 指定格式化数据结果的format类
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        // 3.3 指定使用哪个reducer来进行汇总
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        // 3.4 指定reduce函数输出数据的key的数据类型（也就是k3的数据类型），注意，需要与我们在reducer定义的一致
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        // 3.5 指定reduce函数输出数据的value的数据类型（也就是v3的数据类型），注意，需要与我们在reducer定义的一致
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        // 设置有几个reducer来执行mapreduce程序，默认为1个
        job.setNumReduceTasks(1);
        // 提交mapreduce job
        job.waitForCompletion(true);
    }
}

